公开(公告)号：CN112801142B

公开(公告)日：2024-05-28

申请号：CN202110028634.8

申请日：2021-01-08

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 王少帆 ,  邬玉洁 ,  孔德慧 ,  尹宝才

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/766 ,  G06V10/77 ,  G06V20/40

Abstract: 本发明涉及一类基于张量自回归滑动平均模型的视频分类方法，用于解决传统的视频数据处理方法不能充分利用视频数据中潜在的结构信息，造成视频数据内部的时域信息丢失，同时数据向量化造成的维度灾难等问题。首先，将视频序列表示为张量型数据，同时引入经典的时间序列表示方法‑自回归滑动平均模型。然后，应用张量分解得到观测矩阵和潜在的低维度的核张量的转移矩阵，该核张量是原始视频序列张量的一种有意义的、独一无二的表示。将观测矩阵和转移矩阵构建视频序列张量所对应的视觉矩阵序列，其可以映射为流形中的一个点。在对视频进行分类时，可以通过度量每个视频数据的视觉矩阵序列在流形中的相似性距离，进而对视频序列进行分类。

公开(公告)号：CN112801142A

公开(公告)日：2021-05-14

申请号：CN202110028634.8

申请日：2021-01-08

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 王少帆 ,  邬玉洁 ,  孔德慧 ,  尹宝才

IPC: G06K9/62 ,  G06K9/00 ,  G06F16/75

Abstract: 本发明涉及一类基于张量自回归滑动平均模型的视频分类方法，用于解决传统的视频数据处理方法不能充分利用视频数据中潜在的结构信息，造成视频数据内部的时域信息丢失，同时数据向量化造成的维度灾难等问题。首先，将视频序列表示为张量型数据，同时引入经典的时间序列表示方法‑自回归滑动平均模型。然后，应用张量分解得到观测矩阵和潜在的低维度的核张量的转移矩阵，该核张量是原始视频序列张量的一种有意义的、独一无二的表示。将观测矩阵和转移矩阵构建视频序列张量所对应的视觉矩阵序列，其可以映射为流形中的一个点。在对视频进行分类时，可以通过度量每个视频数据的视觉矩阵序列在流形中的相似性距离，进而对视频序列进行分类。